最近在进行一个新的后端项目时想初步应用一下领域驱动设计的思想。DDD 开发需要对一个领域对象进行各种操作,而不是把业务数据包在dict里在 action 层,repo 层中传来传去。如何方便高效地定义实体类成为一个重要前提。Python 3.7 版本引入的新标准库 dataclasses 可以帮助我们解决这个问题。
很多 Python 入门资料会将元组 ( tuple) 介绍为 "不可变列表", 因其具备可迭代和可切片的能力, 同时无法修改元组中的值而得名. 然而这只是元组的其中一个特性而已.
本文将带你走进python3.7的新特性dataclass,通过本文你将学会dataclass的使用并避免踏入某些陷阱。
Python 中的 dataclass 和 typing 模块实现类似 Go 语言的字段 tag 功能,使得我们可以给类的字段添加元数据,从而实现对这些字段的序列化、反序列化、校验等操作。
元组其实是对数据的记录:元组中的每个元素都存放了记录中一个字段 的数据,外加这个字段的位置。正是这个位置信息给数据赋予了意义。
目录[-] 这个模块提供几个非常有用的Python容器类型 1.容器 名称 功能描述 OrderedDict 保持了key插入顺序的dict namedtuple 生成可以使用名字来访问元素内容的tuple子类 Counter 计数器,主要用来计数 deque 类似于list的容器,可以快速的在队列头部和尾部添加、删除元素 defaultdict dict的子类,带有默认值的字典 2.OrderedDict OrderedDict类似于正常的词典,只是它记住了元
namedtuple是Python中存储数据类型,比较常见的数据类型还有有list和tuple数据类型。相比于list,tuple中的元素不可修改,在映射中可以当键使用。
给[‘x’,‘y’]这个tuple命名为point,这个tuple中,第一个空位命名为'x',第二个为'y'。
容器序列能够存放不同类型的数据,比扁平序列更灵活; 扁平序列只能存放一种类型的原子性的数据,体积更小速度更快。eg:数字,字符字节
Python 提供了几种构建简单类的方法,这些类只是一组字段,几乎没有额外功能。这种模式被称为“数据类”,而dataclasses是支持这种模式的包之一。本章涵盖了三种不同的类构建器,您可以将它们用做编写数据类的快捷方式:
Python 3.7 增加了一个标准库 dataclasses,里面有个装饰器叫 dataclass,非常实用,可以大大提升代码的可读性,最重要的是它让你少写很多代码,从而大大节省你的时间,今天就来说说为什么你需要 dataclass。
比如 ['abc', 'def', 'ghi', 'abc'] 转换成 ['abc', '_1', 'ghi', '_3'] , 消除关键词 def 和重复字段名 abc
实例方法 _asdict():把具名元组以 collections.OrdereDict 的形式返回,可以利用它来把元组里的信息友好的展示出来
构造器会返回一个列表,其中的项与iterable中的项值和顺序都相同。iterable是一个可迭代对象。
整体上来讲 Python 这门语言还是比较注重开发者体验的,一方面表现在其简洁的语法上,另一方面就是其丰富的标准库模块。Python-3.7 版本为标准库引入了一个新的模块 dataclasses ,用这个新模块可以让我们本就简洁的代码再简短不少。
在有些python 的介绍中,元组被称为不可变列表,这其实是不准确的,没有完全概括元组的特点。元组除了用作不可变列表,还可以用于没有字段名的记录。
类元编程是在运行时创建或自定义类的艺术。在 Python 中,类是一等对象,因此可以使用函数在任何时候创建一个新类,而无需使用 class 关键字。类装饰器也是函数,但设计用于检查、更改甚至替换装饰的类为另一个类。最后,元类是类元编程的最高级工具:它们让你创建具有特殊特性的全新类别的类,例如我们已经看到的抽象基类。
上一篇 【测试开发】python系列教程:列表 本次分享元组 ---- 正文 如何创建元组呢?元组使用小括号 ( ),元组的元素之间用, >>> name=(1,2) >>> name (1, 2) >>> name2=('1','2') >>> type(name2) <class 'tuple'> #不用括号也是可以的 >>> name3=4,5 >>> type(name3) <class 'tuple'> 创建空元组 >>> tupe1=() >>> tupe1
insort(seq, item) 把变量 item 插入到序列 seq 中,并能保持 seq 的升序顺序
它们可以在任何使用常规元组的地方使用,并且他们添加了按名称而不是位置索引访问字段的功能。
通过工厂函数 collections.namedtuple,可以构造出带有字段名的元组,即为具名元组。 namedtuple 是元组的升级版本,通过 namedtuple 函数创建的是一个元组的子类。而且具名元组和普通元组所消耗的内容是相同的,既可以通过 index 来访问具名元组的元素,也可以使用具名元组中每个字段的名称来访问数据。
建议采集下Linux服务器上内存占用Top的进程信息,在内存抖动的时候便于排查问题。
总结一些python编程中可能会用到的一些小工具 namedtuple 给tuple 起个名字 def namedtuple(typename, field_names, verbose=Fal
最近在结合 Python-3.12.0a6 版本开发一个多线程架构的后台服务;服务启动时会读取配置文件,并且要求所有线程共享同一份配置。
通过函数模板字符串_class_template.format()会生成我们需要的实例类:
官方文档: https://docs.python.org/2/library/collections.html#collections.Counter
Python中存储系列数据,比较常见的数据类型有list,除此之外,还有tuple数据类型。相比与list,tuple中的元素不可修改,在映射中可以当键使用。tuple元组的item只能通过index访问,collections模块的namedtuple子类不仅可以使用item的index访问item,还可以通过item的name进行访问。可以将namedtuple理解为c中的struct结构,其首先将各个item命名,然后对每个item赋予数据。 from collections import na
以上这些序列中存储的是对象的引用,因此他们不关心所引用的存储对象的类型,也就是说,在一个序列中可以放入不同类型的对象。
links = getLinks(“/wiki/Python_(programming_language)”)
Python拥有一些内置的数据类型,比如str, int, list, tuple, dict等, collections
原标题:CNN Training Loop Refactoring - Simultaneous Hyperparameter Testing
我们都知道 Python 中内置了许多标准的数据结构,比如列表,元组,字典等。与此同时标准库还提供了一些额外的数据结构,我们可以基于它们创建所需的新数据结构。
自己的项目都是python3.6开发。想使用蓝鲸的流程系统,真是千难万难。魔改路上真是一路坎坷。由于BK-SOPS需要结合蓝鲸的一整套服务才能够运行,所以单独把标准运维的流程系统抽出来然后融合进自己的系统。
高级函数补充 zip 把两个可迭代内容生成一个可迭代的tuple元素类型组成的内容 # zip 案例 l1 = [1,2,3,4,5] l2 = [11,22,33,44,55] z = zip(l1, l2) print(type(z)) for i in z: print(i) <class 'zip'> (1, 11) (2, 22) (3, 33) (4, 44) (5, 55) l1 = ["wangwang", "mingyue", "yyt"] l2 = [89, 23, 78]
我个人使用defaultdict相当多。 与dict不同,defaultdict不需要检查一个键是否存在。 所以我们可以这样做:
容器(Collections) Python附带一个模块,它包含许多容器数据类型,名字叫作collections。我们将讨论它的作用和用法。 我们将讨论的是: defaultdict counter deque namedtuple enum.Enum (包含在Python 3.4以上) defaultdict 我个人使用defaultdict较多,与dict类型不同,你不需要检查key是否存在,所以我们能这样做: from collections import defaultdict colours =
鸭子类型是动态类型语言判断一个对象是不是某种类型时使用的方法,也叫做鸭子判定法。简单的说,鸭子类型是指判断一只鸟是不是鸭子,我们只关心它游泳像不像鸭子、叫起来像不像鸭子、走路像不像鸭子就足够了。换言之,如果对象的行为跟我们的预期是一致的(能够接受某些消息),我们就认定它是某种类型的对象。
pylint作为python代码风格检查工具,接近 PEP8风格,在使用此方法的过程中,发现不仅能让代码更加规范,优雅,更能 发现 隐藏的bug。
pylint是一个不错的代码静态检查工具。将其配置在pycharm中,随时对代码进行分析,确保所有代码都符合pep8规范,以便于养成良好的习惯,将来受用无穷。
简单网页的爬取可以利用re模块,复杂网页的爬取对于内容的提取则会显得十分麻烦。Scrapy框架是python下的一个爬虫框架,因为它足够简单方便受到人们的青睐。
os.listdir()方法用于返回指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列表。这个列表以字母顺序。它不包括 '.' 和'..' 即使它在文件夹中。
hashcode()是干什么用的?首先hashcode是哈希算法的一中简单实现,他是一个对象的哈希吗值。一般和equals一起使用。
>>> 交互式终端中默认的 Python 提示符。往往会显示于能以交互方式在解释器里执行的样例代码之前。 ... 交互式终端中输入特殊代码行时默认的 Python 提示符,包括:缩进的代码块,成对的分隔符之内(圆括号、方括号、花括号或三重引号),或是指定一个装饰器之后。 2to3 一个将 Python 2.x 代码转换为 Python 3.x 代码的工具,能够处理大部分通过解析源码并遍历解析树可检测到的不兼容问题。2to3 包含在标准库中,模块名为 lib2to3;并提供一个独立入口点
一、通过Attribute配置约束 1、主键约束 通过KeyAttribute来配置主键约束,代码如下: [Key] public int PrimaryKey{ get; set; } 2、外键约束 通过ForeignKeyAttribute来配置外键约束,代码如下: [Key] public int PrimaryKey{ get; set; } [ForeignKey("ForeignKey")] public int PrimaryKey{ get; set; } 注意,指定列名存在(外键必须存在
Jackson类库包含了很多注解,可以让我们快速建立Java类与JSON之间的关系。详细文档可以参考Jackson-Annotations。下面介绍一下常用的。
衡量一种语言(广义,不仅限编程语言)是否复杂,我们可以看其单词数量、词性变化以及语法结构。
在平时的开发中,当用户修改数据时,一直没有很好的办法来记录具体修改了那些信息,只能暂时采用将类序列化成 json 字符串,然后全塞入到日志中的方式,此时如果我们想要知道用户具体改变了哪几个字段的值的话就很困难了。因此,趁着这个假期,就来解决这个一直遗留的小问题,本篇文章记录了我目前实现的方法,如果你有不同于文中所列出的方案的话,欢迎指出。
“词袋模型”一词源自“Bag of words”,简称 BOW ,是构建文档-词项矩阵的基本思想。对于给定的文本,可以是一个段落,也可以是一个文档,该模型都忽略文本的词汇顺序和语法、句法,假设文本是由无序、独立的词汇构成的集合,这个集合可以被直观的想象成一个词袋,袋子里面就是构成文本的各种词汇。例如,文本内容为“经济发展新常态研究”的文档,用词袋模型可以表示为[经济,发展,新常态,研究]四个独立的词汇。词袋模型对于词汇的独立性假设,简化了文本数据结构化处理过程中的计算,被广泛采用,但是另一方面,这种假设忽略
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